python画图线性拟合

好的，关于Python画图线性拟合，可以使用matplotlib库和numpy库来实现。具体步骤如下：

1. 导入需要的库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

3. 进行线性拟合

fit = np.polyfit(x, y, 1)
fit_fn = np.poly1d(fit)

4. 绘制图像

plt.plot(x, y, 'ro', label='Original data')
plt.plot(x, fit_fn(x), 'b-', label='Linear fit')
plt.legend()
plt.show()

这样就可以得到一张带有线性拟合直线的散点图了。

相关问题

python画图拟合

你可以使用自行实现的最小二乘法函数或者使用scikit-learn提供的线性回归类来进行拟合和绘图。下面是一个示例代码，展示了如何使用matplotlib库来进行线性拟合和绘图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def linear_regression(data):
    x = np.array([d for d in data])  # 提取自变量x
    y = np.array＊＊＊    plt.scatter(x, y, label='Data')  # 绘制散点图
    plt.plot(x, w*x + b, color='red', label='Fitted line')  # 绘制拟合直线
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.legend()
    plt.show()

    return round(w, 2), round(b, 2)

# 示例数据
data = [[5.06, 5.79], [4.92, 6.61], [4.67, 5.48], [4.54, 6.11], [4.26, 6.39], [4.07, 4.81], [4.01, 4.16], [4.01, 5.55], [3.66, 5.05], [3.43, 4.34], [3.12, 3.24], [3.02, 4.80], [2.87, 4.01], [2.64, 3.17], [2.48, 1.61], [2.48, 2.62], [2.02, 2.50], [1.95, 3.59], [1.79, 1.49], [1.54, 2.10]]

w, b = linear_regression(data)

这段代码将根据给定的数据样本进行线性拟合，并使用散点图和拟合直线进行可视化。返回的w和b分别表示拟合直线的斜率和截距项。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python实现线性回归拟合并绘图](https://blog.csdn.net/zbp_12138/article/details/113939744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python画图拟合曲线

要在Python中画出拟合曲线，可以使用matplotlib和numpy库。首先，导入这两个库。然后，设置x和y的值。接下来，使用polyfit函数通过拟合多项式来计算拟合曲线的参数。最后，使用plot函数绘制原始数据点和拟合曲线，并使用show函数显示图形。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, 25)
y = np.cos(x) + 0.3 * np.random.rand(25)
 = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 4))
t = np.linspace(0, 1, 250)

plt.plot(x, y, 'o', t, p(t), '-')
plt.show()

这段代码首先使用linspace函数生成一个包含25个均匀分布的点的数组x。然后，使用cos函数生成与x对应的y值，并添加一些随机噪声。接下来，使用polyfit函数拟合出一个4次多项式，并将其赋给p。最后，使用plot函数绘制出原始数据点和拟合曲线。

另外，你还可以使用curve_fit函数进行曲线拟合。这个函数使用的是非线性最小二乘法来拟合给定的函数模型。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

x = np.arange(0, 20)
y = 2 * x ** 2 + np.random.randint(0, 100, 20)

def func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
y2 = func(x, popt